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# service_mask 索引性能对比报告
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## 结论摘要（如何判定“提升”）
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- 在 `service_mask` 位运算过滤场景中，新增 `idx_service_mask_first_bit` 后，查询计划应从 `Seq Scan` 转为 `Index Scan/Bitmap Index Scan`（并触发分区裁剪时，仅扫描命中的分区）。
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- 若过滤选择性较高（例如仅小比例满足 “&1=1”），通常能显著降低 IO 与响应时间。
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## 索引脚本
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- 结构与索引创建包含在：
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- `scripts/db/010_heartbeat_schema.sql`
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- `scripts/db/020_partitioning_auto_daily.sql`
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- 关键语句：
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- `CREATE INDEX idx_service_mask_first_bit ON heartbeat.heartbeat_events ((service_mask & 1));`
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## 测试方法（可复现）
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### 1) 数据准备
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建议在测试库中写入至少 100 万行，保证计划稳定：
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```sql
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SELECT heartbeat.ensure_partitions(current_date, current_date + 1);
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INSERT INTO heartbeat.heartbeat_events (
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ts_ms, hotel_id, room_id, device_id, ip,
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power_state, guest_type, cardless_state, service_mask,
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pms_state, carbon_state, device_count, comm_seq, extra
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)
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SELECT
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(extract(epoch from now()) * 1000)::bigint + (g % 86400000),
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(g % 1000)::int2,
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('R' || (g % 500))::varchar(50),
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('D' || (g % 20000))::varchar(64),
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'127.0.0.1:1',
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1, 0, 0,
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(g % 1024)::bigint,
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0, 0, 1, (g % 100000)::int4,
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jsonb_build_object('src','bench')
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FROM generate_series(1, 1000000) g;
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ANALYZE heartbeat.heartbeat_events;
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```
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### 2) 对比维度
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- 响应时间：`EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)` 的 `Execution Time`
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- QPS：用同一 SQL 连续执行 N 次（例如 1000 次）并统计平均耗时（由压测端计算）
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- 查询形态：
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- 形态 A（位运算表达式，命中表达式索引）：
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- `WHERE (service_mask & 1) = 1`
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## 修改前/后对比（需要在目标环境产出）
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说明：不同硬件/数据分布/缓存命中会导致数值差异。以下对比表格请在你的环境执行本报告“测试方法”并填入实际输出。
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### A. 修改前（无 idx_service_mask_first_bit）
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- 查询计划（期望：Seq Scan 或 Bitmap Heap Scan + BRIN）：
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```sql
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EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
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SELECT count(*)
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FROM heartbeat.heartbeat_events
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WHERE (service_mask & 1) = 1;
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```
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- 结果记录：
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- QPS（1000 次）：____
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- P50 响应时间（ms）：____
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- P95 响应时间（ms）：____
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### B. 修改后（有 idx_service_mask_first_bit）
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```sql
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EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
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SELECT count(*)
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FROM heartbeat.heartbeat_events
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WHERE (service_mask & 1) = 1;
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```
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- 结果记录：
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- 位运算表达式命中索引（期望：Index/Bitmap Index Scan）：
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- QPS（1000 次）：____
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- P50（ms）：____
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- P95（ms）：____
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## 结论与建议
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- 业务使用 `WHERE (service_mask & 1) = 1` 可直接命中 `idx_service_mask_first_bit`。
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